Geri Dön

Tam zamanlı karmaşık ürünlü montaj hattında çok amaçlı sıralama problemi ve bir uygulama

Multi objective mixed model sequencing problem with just in time assembly line and an application

  1. Tez No: 184605
  2. Yazar: SALİH HAKAN AKÇIN
  3. Danışmanlar: DOÇ.DR. ERTAN GÜNER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2006
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 64

Özet

TAM ZAMANLI KARMAŞIK ÜRÜNLÜMONTAJ HATTINDA ÇOK AMAÇLISIRALAMA PROBLEM VE B R UYGULAMA(Yüksek Lisans Tezi)Salih Hakan AKÇINGAZ ÜN VERS TESFEN B L MLER ENST TÜSÜEylül 2006ÖZETBu tezde, tam zamanında üretimin olduğu montaj hatlarında karmaşıkürünlerin sıralanması problemi birden fazla amaç olduğu durum için elealınmıştır. Tez çalışmasında dikkate alınan amaçlar hazırlık sayısının vekullanım oranının en küçüklenmesidir. Literatür araştırmasındaproblemin çözümü ile ilgili yaklaşımları incelendi. Problemin çözümüiçin bir metasezgisel yaklaşım olan karınca kolonisi sezgiselikullanılmıştır.NP-zor tipindeki problemde hazırlık sayısını ve kullanım oranını enküçüklemek için karınca kolonisi sezgiseli uygulanırken gezgin satıcıprobleminden yararlanılmıştır. Problemin boyutsallaştırılması ile gezginsatıcı probleminin çözümünde izlenen yoldan faydalanılarak çözümlerüretilmiştir. Problemin boyutsallaştırılması aşamasında hazırlık zamanıve kullanım oranı amaçlarına farklı derecelerde ağırlık veren altı farklıstrateji(KKO1, KKO2, KKO3, KKO4, KKO5, KKO6) oluşturulmuştur.Ayrıca bu altı stratejinin kullanım oranı hesaplama yöntemindedeğişiklik yapılarak oluşturulan altı strateji(G-KKO1, G-KKO2, G-KKO3,G-KKO4, G-KKO5, G-KKO6) ve rastsal sıralama stratejileri de elealınmıştır.Karınca kolonisi sezgiseline göre Delphi programlama dili ile yapayzeka algoritmalarının program kodları oluşturulmuştur. Oluşturulanstratejilerin performanslarını ölçmek için endüstrideki bir problemeuygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu amaçla 450 dakikalık bir vardiyadaüç farklı ürün tipinden toplam 180 adet ürün üreten ve tam zamanındaüretim sistemine sahip montaj hattında montaj hattına girecek ürünsırasını belirleme problemi ele alınmıştır. Üretilen sonuçlar kullanımoranı ve CPU zamanı performans ölçütlerine göre mukayese edilmiştir.Performans ölçütlerine göre KKO1, KKO2, G-KKO1 ve G-KKO2stratejilerinin hem CPU zamanı hem kullanım oranı performansistatistikleri açısından diğer stratejilerden daha etkin sonuçlar eldeettiği gösterilmiştir.Bilim Kodu : 906.1.141Anahtar Kelimeler :Sıralama Problemleri, Sezgisel Algoritmalar, MontajaHattı, Tam Zamanında ÜretimSayfa Adedi : 51Tez Yöneticisi : Doç.Dr. Ertan GÜNER

Özet (Çeviri)

MULTI OBJECTIVE MIXED MODEL SEQUENCING PROBLEM WITHJUST IN TIME ASSEMBLY LINE AND AN APPLICATION(M.Sc. Thesis)Salih Hakan AKÇINGAZ UNIVERSITYINSTITUTE OF SCIENCE AND TECHNOLOGYSeptember 2006ABSTRACTIn this study, the sequencing problem in an just in time assembly linewith multiple objectives examined. The objectives that are taken in toaccount are minimization of number of setups and minimization ofusage rate. In the literature survey related approaches for the problemexamined. To solve the problem ant colony heuristic which is a meta-heuristic approach is applied.To apply the ant colony heuristic approach for this NP-Hard typeproblem with the objective of minimization of usage rate and number ofsetups , travelling salesman problem technique is used. Byspatialization of the problem, with the help of travelling salesmanproblem, solutions are generalized. At the phase of problemspatialization , for different weights of number of setups and usagerates, six diffrenet strategies (KKO1, KKO2, KKO3, KKO4, KKO5, KKO6)generated.Also by improving these six strategies by changing the usage ratecalculation method, six new strategies generalized(G-KKO1, G-KKO2,G-KKO3, G-KKO4, G-KKO5, G-KKO6). These six improved strategiesand random sequencing strategies are also examined.Artificial intelligence algorithms of ant colony heuristics are coded byDelphi programming language. The performances of the strategies areidentified by an application on an industrial problem data. It is appliedfor a just in time mixed model sequencing problem for an assembly linewhich produces three different products with a total amount of 180pieces in a 450 minutes shift. Generated sequences examined by CPUtime and usage rate performance metrics. For the performance metricsit is observed that KKO1, KKO2, G-KKO1 and G-KKO2 strategiesoutperforms other strategies.: 906.1.141Science CodeKey Words :aSequencing problems, heuristic methods,aaaaaaaaaaaaaaaaaassembly line, just in timePage Number : 51Adviser : Assoc. Prof. Dr. Ertan GÜNER

Benzer Tezler

  1. Lean manufacturing philosophy and the vision of the Turkish shipyards

    Yalın üretim filozofisi ve Türk tersanelerinin vizyonu

    CAN ARIKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Gemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA İNSEL

  2. A refined methodology tor model-based FPGA hardware design: An example of quadrotor dynamical model implementation

    Model tabanlı FPGA donanımı tasarımında iyileştirilmiş bir yöntem sistemi: Bir dört rotorlu için dinamik model gerçekleme örneği

    SEZER MEMİŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN YENİÇERİ

  3. Gevşetilmiş bellek modelleri üstünde çalışan proğramlarin doğruluğunun kontrolu için durağan yöntemler

    Static methods for checking correctness of programs on relaxed memory systems

    İSMAİL KURU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SERDAR TAŞIRAN

  4. Deep learning approaches for hailstorm detection and forecasting using CNN and LSTM algorithms: Comparative evaluation of radar products

    Derin öğrenme yaklaşımlarıyla dolu fırtınası tespiti ve tahmini için CNN ve LSTM algoritmalarının kullanılması: Radar ürünlerinin karşılaştırmalı değerlendirmesi

    NAHİT ÇATMADIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET SİNAN ÖZEREN

  5. Main chain post-functionalization of synthetic polyesters through Diels-Alder cycloaddition reactions

    Diels-Alder siklo katılma reaksiyonları ile sentetik poliesterlerin ana zincirinin fonksiyonlandırılması

    CANSU ESEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÜMİT TUNCA